【源码】基于Python和Keras的文本分类系统

项目简介

本项目是基于Python和Keras框架的文本分类系统，借助深度学习技术对中文文本进行分类。支持自定义数据集的训练与模型部署，可应用于产品分类、银行分类、国家分类等多种文本分类场景。

项目的主要特性和功能

1. 环境搭建：能通过conda安装特定版本依赖包，保证环境的一致性与稳定性。
2. 数据预处理：支持自定义CSV格式数据集的导入和预处理，包括分词、去除停用词等操作。
3. 模型训练：提供训练脚本，支持自定义模型参数，如嵌入矩阵大小、学习率、批次大小等。
4. 模型部署：训练完成后，模型可导出为HDF5和TensorFlow的PB格式，便于部署到生产环境。
5. 模型监控：训练过程中可使用TensorBoard监控模型训练进度和性能。

安装使用步骤

环境搭建

使用conda安装项目依赖： bash conda install jieba=0.39 numpy=1.17.3 requests=2.22.0 keras=2.3.0 pandas=0.25.1 tqdm=4.31.0 tensorflow=1.14.0

数据准备

• 下载预训练的词向量文件wiki.zh.vec并放置在./data/目录下。
• 准备自定义数据集，格式为CSV，包含class和data两列。

配置修改

根据需要修改config.py文件中的参数，如训练数据路径、嵌入矩阵大小、验证集比例等。

模型训练

运行训练脚本进行模型训练： bash python train.py 训练过程中，模型文件将保存在./save_model/save/目录下，日志文件保存在./save_model/logs/目录下。

模型监控

使用TensorBoard监控训练过程： bash tensorboard --logdir=save_model/logs

模型部署

• 训练完成后，模型将导出为PB格式文件，保存在./save_model/deploy/目录下。
• 使用client.py进行模型推理，根据需要修改类别映射字典class_dict。

通过以上步骤，可快速搭建并使用本项目进行文本分类任务。

下载地址

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